OKT 09 2019

Zwei Datensätze in Kombination verraten viel mehr als zwei einzelne Datensätze.

Wissen

Wer schon einmal das Detektiv-Brettspiel Cluedo gespielt hat, weiß, dass einzelne Information allein noch nicht viel aussagen, aber die Kombination mehrerer Indizien zweifelsfrei einen Mörder überführen kann.

Dasselbe gilt für Datensätze. Oftmals ist ein Datensatz für sich genommen nicht besonders aussagekräftig, doch wenn wir ihn mit anderen Daten kombinieren, ergeben sich plötzlich ganz neue Erkenntnisse und lassen sich Trends feststellen.

Im Jahr 2011 etwa kombinierten Forscher einer dänischen Studie verschiedene Datensätze – erstens zum Gebrauch von Mobiltelefonen, und zweitens Aufzeichnungen von Krebspatienten. Durch die Kombination der beiden Datensätze konnten sie nicht nur herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen den von vielen gefürchteten Handystrahlungen und Krebs gibt. Die Daten waren auch so akkurat, dass sie z.B. Zusammenhänge zwischen dem Krebsrisiko, dem Mobilfunkverhalten und dem Alter oder dem Geschlecht der Nutzer zeigen konnten.

Die Studie erregte nicht besonders viel Aufmerksamkeit, weil sie zu dem Ergebnis kam, dass zwischen Handynutzung und Krebsrisiko kein signifikanter Zusammenhang bestand. Aber sie zeigt deutlich, dass der Wert vieler Daten sich erst aus der Kombination mit anderen Datensätzen ergibt.

Ähnliche Resultate können auch erzeugt werden, wenn mehrere Datensätze desselben Typs miteinander kombiniert werden. Ein Beispiel dafür liefert die Firma Inrix, die Verkehrsanalysen erstellt. Dazu sammelt das Unternehmen unzählige Verkehrsdaten von Autoherstellern, Logistikunternehmen, Autovermietern und auch aus einer eigenen Smartphone-App. All diese relativ kleinen Datensätze für sich sind relativ nutzlos. Sie sagen uns z.B., dass auf dem Sunset Boulevard in Kalifornien momentan kein Durchkommen ist. Zusammengenommen ermöglichen sie aber eine Echtzeit-Darstellung von allen Staus im Land – ein Service, den viele gern benutzen und auch bereit sind, für die Zeitersparnis Geld zu bezahlen.

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